AI视觉理解能力排行榜

视觉理解 · vision

本榜收录视觉理解(vision)维度在榜的 100 个模型,按 Elo 得分降序排列,当前榜首为 Claude Fable 5 (High)(Anthropic),得分 1325.6。该维度考察模型对图片内容的理解能力——看图问答、图表解读、场景描述等,适合需要图像理解能力的业务(图文审核、票据识别辅助、商品图理解)参考。

数据同步时间: 每 4 小时同步一次 本榜 100 个模型 共 11 个能力维度 排序依据:Elo 得分 ↓
文本对话 编程开发 视觉理解 文生图 图像编辑 文生视频 图生视频 文档理解 联网搜索 智能体 视频编辑
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视觉理解 · 数据同步时间:2026-11-08 00:25 · 每 4 小时同步一次 · 100 个模型

视觉理解 · 完整榜单(100 个模型)

按 Elo 得分降序
筛选排名 排名 模型 厂商 / 国家 Elo 得分 置信区间 投票数
1 AClaude Fable 5 (High) 美国 Anthropic 1325.6 ±6.8 15,749
2 AClaude Opus 5.5 (High) 美国 Anthropic 1324.2 ±9.8 4,826
3 AClaude Fable 5.1 (Max) 美国 Anthropic 1320.7 ±8.6 6,344
4 AClaude Opus 4.7 美国 Anthropic 1317.2 ±6.5 23,806
5 AClaude Opus 5 (High) 美国 Anthropic 1317.1 ±6.4 19,766
6 GGemini 3.8 Flash (High) 美国 Google 1315.9 ±8.1 7,683
7 AClaude Opus 4.6 (High) 美国 Anthropic 1315.5 ±6.3 22,250
8 AClaude Opus 4.7 (High) 美国 Anthropic 1313.5 ±6.5 22,718
9 GGemini 3.7 Flash (High) 美国 Google 1313.2 ±8.4 7,062
10 AQwen3.8 Max 中国 Alibaba 1312.5 ±7.4 9,958
11 AClaude Opus 4.6 美国 Anthropic 1312.2 ±6.2 26,784
12 MMuse Spark 1.3 (Max) 美国 Meta 1308.4 ±8.1 7,785
13 GGemini 3.5 Flash (High) 美国 Google 1306.6 ±6.6 15,644
14 GGemini 3.5 Flash (Medium) 美国 Google 1306.0 ±6.6 15,724
15 MMuse Spark 美国 Meta 1305.6 ±9.0 5,866
16 GGemini 3 Pro 美国 Google 1304.7 ±7.4 13,619
17 MMuse Spark 1.2 (xHigh) 美国 Meta 1303.7 ±14.3 1,945
18 Mmuse-spark-1.3 (xHigh) 美国 Meta 1302.6 ±8.2 7,582
19 OGPT-5.4 (High) 美国 OpenAI 1300.7 ±5.6 32,402
20 GGemini 3.6 Flash (High) 美国 Google 1296.9 ±7.5 10,604
21 GGemini 3.1 Pro Preview 美国 Google 1296.5 ±5.0 48,690
22 OGPT 5.5 美国 OpenAI 1295.9 ±5.6 30,436
23 ZGLM 5.3 Flash 中国 Z.ai 1295.3 ±5.5 32,368
24 AClaude Opus 4.8 (High) 美国 Anthropic 1295.1 ±6.4 18,370
25 OGPT 5.5 (High) 美国 OpenAI 1294.2 ±5.7 28,727
26 OGPT 5.4 美国 OpenAI 1291.7 ±6.4 22,763
27 MMuse Spark 1.1 美国 Meta 1291.3 ±6.8 13,659
28 AClaude Opus 4.8 美国 Anthropic 1288.5 ±6.4 18,889
29 SGrok 4.5 美国 SpaceXAI 1288.2 ±6.8 14,290
30 OGPT 6.1 Sol (Max) 美国 OpenAI 1286.3 ±10.5 3,994
31 GGemini 3 Flash 美国 Google 1284.9 ±5.1 39,066
32 AClaude Sonnet 5.5 (xHigh) 美国 Anthropic 1282.6 ±10.1 4,311
33 AClaude Sonnet 4.6 美国 Anthropic 1282.3 ±6.1 27,373
34 MKimi K2.6 中国 Moonshot 1282.2 ±6.7 16,343
35 OGPT 5.6 Sol (xHigh) 美国 OpenAI 1282.0 ±7.1 12,571
36 OGPT 6 Astra (Max) 美国 OpenAI 1280.1 ±9.1 5,565
37 DDeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) 中国 DeepSeek 1279.5 ±10.0 4,349
38 GGemma 4 31B 美国 Google 1279.2 ±5.5 41,989
39 AQwen3.7 Plus 中国 Alibaba 1276.6 ±6.5 15,421
40 BDola Seed 2.0 Pro 中国 Bytedance 1274.4 ±7.1 10,961
41 AClaude Sonnet 5 (High) 美国 Anthropic 1271.8 ±6.7 15,041
42 OGPT-5.6 Terra (xHigh) 美国 OpenAI 1269.7 ±6.9 13,530
43 MKimi K2.5 (Thinking) 中国 Moonshot 1268.9 ±5.6 28,183
44 GGemini 3.5 Flash-Lite 美国 Google 1268.3 ±7.4 11,065
45 OGPT-5.2 Chat (20260210) 美国 OpenAI 1267.8 ±6.4 16,432
46 AQwen3.8 27B 中国 Alibaba 1267.3 ±7.5 9,736
47 XMiMo V2.6 Pro 中国 Xiaomi 1266.0 ±14.4 1,854
48 ZGLM-5v Turbo 中国 Z.ai 1265.6 ±5.3 44,073
49 GGemini 3 Flash (Minimal) 美国 Google 1265.3 ±5.3 37,117
50 SStep 5 Preview 中国 StepFun 1264.4 ±10.9 3,574
51 SGrok 4.6 (High) 美国 SpaceXAI 1263.7 ±7.8 8,885
52 GGemini 2.5 Pro 美国 Google 1263.3 ±4.5 88,692
53 AQwen3.5 397B A17B 中国 Alibaba 1262.8 ±5.2 33,974
54 SGrok 4.20 Beta (Reasoning, 0309) 美国 SpaceXAI 1262.3 ±6.0 26,753
55 XMiMo V2.6 Flash 中国 Xiaomi 1260.0 ±8.5 6,920
56 GGemma 4 26B A4B 美国 Google 1259.6 ±6.4 23,881
57 SGrok 4.20 Multi-Agent Beta (0309) 美国 SpaceXAI 1259.2 ±6.0 24,492
58 OGPT-5.6 Luna (xHigh) 美国 OpenAI 1256.8 ±7.3 11,261
59 MKimi K2.5 (Instant) 中国 Moonshot 1253.7 ±10.6 4,110
60 GGemini 2.5 Flash Preview (09-2025) 美国 Google 1253.3 ±9.7 4,785
61 OGPT-5.5 Instant 美国 OpenAI 1250.1 ±8.5 7,591
62 OGPT-5.1 (High) 美国 OpenAI 1249.4 ±7.8 9,840
63 MMiniMax M3 中国 MiniMax 1248.6 ±6.2 21,478
64 BERNIE-5.0-Preview (1220) 中国 Baidu 1248.4 ±11.1 3,349
65 XMiMo V2.5 中国 Xiaomi 1247.8 ±5.8 29,727
66 AQwen3 VL 235B A22B Instruct 中国 Alibaba 1246.7 ±6.9 12,726
67 OGPT-5.2 (High) 美国 OpenAI 1245.5 ±6.0 19,010
68 OGPT-5.4 mini (High) 美国 OpenAI 1244.6 ±6.1 25,689
69 AQwen3.5 122B A10B 中国 Alibaba 1244.2 ±6.7 13,220
70 MMistral Large 4 法国 Mistral 1243.7 ±14.2 2,041
71 OChatGPT-4o Latest (20250326) 美国 OpenAI 1243.3 ±5.5 23,387
72 GGemini 3.1 Flash-Lite Preview 美国 Google 1240.1 ±5.7 27,603
73 AQwen3.5 27B 中国 Alibaba 1240 ±5.4 31,672
74 TInkling Small 中国 Thinky 1236.0 ±7.8 9,438
75 GGemini 2.5 Flash 美国 Google 1235.4 ±4.5 60,057
76 OGPT 6 Sol (Max) 美国 OpenAI 1235.2 ±9.6 5,028
77 OGPT 5.1 美国 OpenAI 1235.0 ±7.5 10,797
78 OGPT-5 Chat 美国 OpenAI 1232.2 ±7.0 39,866
79 SGrok 4.7 (xHigh) 美国 SpaceXAI 1231.1 ±8.8 6,260
80 OGPT 5.2 美国 OpenAI 1228.6 ±5.9 20,091
81 SGrok 4.3 美国 SpaceXAI 1228.0 ±5.7 29,616
82 XMiMo V2 Omni 中国 Xiaomi 1228.0 ±7.3 10,636
83 MMistral Medium 3.5 法国 Mistral 1222.2 ±9.5 5,366
84 MMistral Large 3 法国 Mistral 1220.8 ±7.5 10,360
85 Oo3 (2025-04-16) 美国 OpenAI 1214.1 ±6.5 45,539
86 NNVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) 美国 Nvidia 1214 ±9.2 5,714
87 AQwen-VL-Max (2025-08-13) 中国 Alibaba 1212.5 ±12.0 3,160
88 OGPT-6 Luna (Max) 美国 OpenAI 1211.2 ±8.8 6,281
89 OGPT-4.1 (2025-04-14) 美国 OpenAI 1210.5 ±6.7 40,971
90 SGrok 4 (0709) 美国 SpaceXAI 1210.2 ±7.3 30,154
91 OGPT-5 (High) 美国 OpenAI 1208.4 ±6.8 34,415
92 AQwen3 VL 235B A22B Thinking 中国 Alibaba 1206.6 ±12.3 2,382
93 OGPT-5 mini (High) 美国 OpenAI 1202.4 ±7.8 28,927
94 SGrok 4.1 Fast (Reasoning) 美国 SpaceXAI 1201.1 ±6.9 13,351
95 GGemini 2.5 Flash-Lite Preview (Non-Thinking, 09-2025) 美国 Google 1198.2 ±9.5 4,855
96 OGPT-5.4 nano (High) 美国 OpenAI 1195.5 ±6.2 25,548
97 OGPT-4.5 Preview (2025-02-27) 美国 OpenAI 1194.9 ±11.7 2,925
98 Oo4-mini (2025-04-16) 美国 OpenAI 1194.1 ±7.1 41,295
99 AClaude Opus 4 (Thinking 16K, 20250514) 美国 Anthropic 1192.1 ±16.0 1,287
100 AClaude Sonnet 4 (Thinking 32K, 20250514) 美国 Anthropic 1191.0 ±16.9 1,143
置信区间图例:绿色 ±5 以内(样本充足,排名稳定)· 灰色 ±6~10(一般)· 橙色 ±11 以上(样本偏少,排名可能变动)。 厂商 logo 与国旗依据数据源给出的厂商标识匹配,未收录 logo 的厂商显示首字母占位。

11 个能力维度速览

每个维度独立成榜、独立收录,下为该维度当前榜首与在榜模型数,点击可直达。

本榜国家与厂商分布

视觉理解维度:100 个模型,来自 17 家厂商(按数量列前 8 家)

本维度在榜 100 个模型,来自 17 家厂商,厂商分布较分散,数量最多的 OpenAI 也只占 27%。国家分布上,中国厂商 24 席、美国厂商 73 席;中国厂商占本维度 24%,低于全部 11 个维度的整体水平(32%)。榜首 Claude Fable 5 (High)(Anthropic)得分 1325.6,与第 2 名分差在 1 分以内;其中 13 个模型置信区间在 ±11 以上(对战样本偏少),名次仍有变动空间。

美国美国
73 席筛选 ›
中国中国
24 席筛选 ›
法国法国
3 席筛选 ›
O OpenAI
27 个模型筛选 ›
G Google
17 个模型筛选 ›
A Anthropic
15 个模型筛选 ›
A Alibaba
9 个模型筛选 ›
S SpaceXAI
8 个模型筛选 ›
M Meta
5 个模型筛选 ›
X Xiaomi
4 个模型筛选 ›
M Moonshot
3 个模型筛选 ›

榜单说明

排序依据:按 Elo 得分降序。得分由真实用户在不知模型身份的前提下对两组回答二选一(盲评对战),经 Elo 算法累积计算, 代表相对胜率而非绝对能力值。置信区间越小表示对战样本越充足;投票数为该模型的累计有效对战场次。 不同维度之间的分数不可横向比较(例如编程维度榜首约 1800 分、文本对话维度榜首约 1506 分,并不代表编程模型更强)。 国家标识依据模型归属厂商判定,同一厂商的多个版本归为同一国家。 数据来源:arena-ai-leaderboards 公开接口,最近抓取时间 2026-11-08 00:25:12,本站每日抓取快照并留存历史。 榜单仅反映真实用户偏好,不构成技术评测结论。 相关榜单:社区榜单(工具热度榜与开源模型下载榜)、 模型库(按厂商 / 参数 / 下载量筛选)。

常见问题

视觉理解和文生图是一回事吗?
不是。视觉理解(vision)是「看图」——输入图片、输出理解与回答;文生图(text-to-image)是「画图」——输入文字、输出图片。两者是完全不同的能力方向,各有独立榜单,选型时要按自己需要的是读图还是产图来取舍。
做图片审核类业务该看哪个榜?
看本榜。图文审核、内容识别类任务依赖的是模型的图像理解与判断能力,视觉理解维度更贴近;文生图维度衡量的是生成质量,与审核场景无关。
为什么有些模型只在部分维度在榜?
数据源按各维度实际参与对战的情况统计,未参与某维度对战的模型不会出现在该维度榜单中。因此同一模型在 11 个维度中的在榜情况不同。